OpenAI、デバイスから車両まで、物理製品のエンジニアリングでAstraをテスト

OpenAIは2026年11月3日、Astraが設計したテスト用デバイス、Chip Ganassi Racingとのエンジニアリング協業の拡大、Mazdaとの新たな車両設計研究に関する協業など、物理製品のエンジニアリングプロジェクトを発表した。

これらの機能は、機械工学と電気工学、そしてシステム全体の設計にまたがり、図面の作成やシミュレーションの設定から、分野をまたぐ変更の調整までを支援する。専門的なツール間で作業を連携させながら、エンジニアがアイデアを検討し、設計を改善する時間をより多く確保できるようにすることが狙いだ。

デバイスを一貫して設計する実験

このデバイス実験では、チームメンバーが設計の出力を直接編集せず、モデルにCodexと対話するためのデバイスを作らせることで、GPT-6 Astraのマルチモーダル機能とコンピューター操作能力を検証した。Astraは機能要件を定め、筐体と内部部品の支持構造を設計し、電気部品を選定したうえで、部品の配置や接続を含むプリント基板を設計した。また、ユーザーインターフェースを設計し、デバイスをCodexに接続するために必要なファームウェアとソフトウェア連携も生成した。

以前のAstraのデモでは、モデルがKiCad上で部品を配置し、銅配線を引くことで、電子回路図をプリント基板のレイアウトに変換した。

2人のチームメンバーは、サイドプロジェクトとして取り組みながら、1週間足らずでAstraとともにテスト用デバイスを設計した。その後、受託製造業者が1か月足らずで少量の試作品を製造した。

製造に向けた準備には、依然として複数回のレビューと反復が必要だった。Astraは、製造業者の生産上の制約や公差、組み立て要件を一貫して考慮できたわけではない。こうした課題をもとに、今後のモデルが改善すべき点を特定している。これにより、設計を完成させることと、その設計を生産に適した状態にすることの違いが明らかになっている。

社内での活用とBenchCAD 2.0

ロボティクスやコンピューティング基盤に関する業務で、OpenAIのハードウェアおよびインフラチームは、コンピューター支援設計（CAD）モデルの作成と修正、製造図面の作成、シミュレーションの設定、設計レビューにCodexとChatGPTを活用している。OpenAIによると、ハードウェアチーム全体のモデル使用量はトークン数で測定した場合、2月以降23倍に増加した。この数値が示すのはモデルの利用量であり、エンジニアリングの成果や削減された作業時間を直接測定したものではない。

BenchCAD 2.0は設計能力を別途評価するもので、モデルに3D部品やアセンブリを再現させ、回路基板の接続を特定させる。OpenAIによると、新しい社内モデルの平均スコアは0.875で、最高の推論設定におけるGPT-6 Astraの0.594を上回った。同社はこの向上を、AIモデルが専門的な設計の反復作業を加速できる可能性を示す初期の証拠としている一方、設計はエンジニアリングのライフサイクルの一部にすぎないと指摘している。

この結果から、ベンチマークの成績と実際の製造に向けた準備状況には明確な隔たりがある。評価対象は設計関連のタスクだが、デバイス実験では、製造要件を満たすために引き続き追加のレビューが必要となり得ることが示されている。

Chip Ganassi RacingとMazdaでのエンジニアリングレビュー

OpenAIは、モデルの出力を正確性と実用性の観点からエンジニアが評価する、少数の業界パートナーとともにこれらの機能をテストしている。各社の評価は、モデルがどのタスクを支援できるのか、また安全で信頼性の高い導入に向けて何を改善すべきかを特定することを目的としている。

Chip Ganassi Racingとの協業拡大では、既存部品の3Dスキャンデータを編集可能なCADモデルや2D製造図面に変換するワークフローを検証している。特に、元の設計ファイルがない場合を対象としている。CGRのエンジニアは、作成されたモデルや図面の正確性と製造可能性を確認し、手作業をどこで削減できるか、またモデルのどの部分に改善が必要かについてフィードバックを提供する。

最初の1年間、Chip Ganassi Racingとの協業では、車載センサー、レース、ピットクルーのパフォーマンスから得られるデータの解釈に重点を置いていた。今回の新しいワークフローでは、これまでのデータ分析に、物理部品のエンジニアリングと試作が加わる。

Mazdaとの協業では、OpenAIの研究チームおよびForward Deployed Engineeringチームが、Mazdaの空力および衝突安全のエンジニアと連携する。両社のチームは、スタイリングとコストを考慮しながら、気流や構造挙動のシミュレーションを用いて車両設計を開発・評価している。空力の取り組みでは、GPT-6 Astraが複数のノーズ形状を生成し、気流シミュレーションを実行して、有望な設計を改良することで、空気抵抗の低減を目指している。

Mazdaの主席エンジニア、Akihiro Nakata氏は、数十種類の設計案をシミュレーションすることで、空力性能に影響する特徴や、デザイナーが工夫できる余地をエンジニアが把握しやすくなると述べた。OpenAIは、この研究の進捗と成果を今後さらに公表する予定だ。

OpenAIはまた、設計、シミュレーション、製造、量産に携わるエンジニアリング企業やソフトウェアベンダーに対し、今後の協業に向けて、価値の高い活用方法やツールを提案するよう呼びかけています。これらのプロジェクトに共通する中心的な問いは、設計成果を生産上の制約やエンジニアリングレビューの段階まで引き継げるかどうかです。これらの段階は、生成された設計が製造可能な製品となるかどうかを、今も左右しています。